JavaWeb的架构演进

Java编程里有两座高峰：高并发、高可用。Java到最后主要是玩架构。

集群和分布式的区别

演进：单机 -> 集群 -> 分布式
集群：复制模式，每台机器做一样的事情。
分布式：两台机器分工合作，每台机器做的事情不一样。比如有业务流。
集群和分布式往往是混合使用。

架构演进

1. 静态文件读取
2. 数据库开发（LAMP）
3. javaweb的雏形
   tomcat + servlet + jsp + mysql，一个war包打天下。使用 ssh/ssm 三层结构
4. javaweb的集群
   硬件机器的横向复制，对整个项目结构无影响。数据库主从（读写分离）。使用负载均衡（Nginx）。
5. javaweb的分布式
   将Service层单独分离出去，成为一个单独的项目jar。单独运行。Web服务器通过rpc框架，对分离出去的service进行调用。
   分布式的拓展方案：把service层吃紧的service独立成单独的服务。如果还扛不住，就集群，复制集群模式。
6. javaweb的微服务
   从业务角度，细分业务为微服务，每一个微服务是一个完整的服务（从http请求到返回）。在微服务内部，将需要对外提供的接口，包装成rpc接口，对外部开放。把controller、service和dao全拆出，独立为一个服务。商品表也从数据库独立出来，成为一个独立的数据库。微服务里的数据库，是私有库，对外不开放的。微服务与分布式是相辅相成的，相互之间 rpc 调用是无障碍的。

微服务治理的框架：dubbo/springcloud

1. 跨系统调用 rpc: RMI, webservice, http请求, 通过网络达到服务间访问。
   dubbo：很多协议（RMI, webservice, http），推荐dubbo协议。springcloud：http协议。
2. 服务集群，有负载路由。需要服务发现（zookeeper）。
3. 数据积累大。分库分表（对sql语句有影响），分区。
   mysql单表到达 700w 时，性能会急剧下降。
   分库分表：需要修改业务sql语句，有侵入性。用 mycat 中间件。
   分区：队sql语句没有侵入性。对库没有办法减压，可以解决分表的弊端，不能解决分库的弊端。

架构一个系统的依据

1. 系统目标并发数（tps）多少。
   并发数（tps，transation per seconds）：每秒处理的事务数。单个tomcat能承受多少 tps：一般500。架构系统最大要求是稳定，这个500是保守值。
2. 系统要承受的数据量级。

前后的交互模式的演进

1. 整页提交
   浏览器请求皆为页面级请求，每次请求都是一次页面跳转/刷新。
2. 页面+ajax
   浏览器请求主要为页面级请求，有局部刷新使用ajax刷新（返回 json 串），页面体验更好。
3. 单页应用mvvm模式
   首次请求返回页面html，后续请求皆为restful返回json。前后端分离的模式。
   1. 前端人员开发的程序包放在静态服务器里
   2. 浏览器访问静态服务器，得到前端 html
   3. html 页面发起 ajax 请求到后台服务器，得到业务数据，渲染出页面。

架构改进中常见解决方案

1. 缓存（list/redis/memached）
   • 缓存静态资源
   • 接口数据缓存
   • 查库时缓存
2. 横向拓展（集群负载）
3. 拆分高负载服务，独立为一模块
4. 大表数据切片（ mysql分库分区分表）
5. 使用搜索中间件： solr/elasticsearch
   全网站搜索：不指定业务表的搜索，任何一个like的匹配。es/solr 搜索中间件。

缓存方案

缓存服务器：redis、memached
一般缓存方案：

1. 先到缓存中查，有值直接返回
2. 无值（缓存穿透、击穿）则调用接口或者查库，并将值补入缓存区
3. 缓存区数据与db中可能不一致，使用过期时间调节
4. 若缓存区数据集中在某一短时刻失效，将导致大量的缓存击穿（雪崩）

永不过期方案：

1. 不设置过期时间，数据永久有效，避免雪崩
2. 需要额外机制来实现数据的同步更新（参照数据同步）

session 跨域共享

1. 负载使用 hash（ip）
2. 使用redis共享session

tomcat 自己的插件，实现session共享
spring-session插件，实现session共享

MQ 消息总线

1. 每个应用启动时，主动注册队列
2. 后续收/发信息，只管收/发队列中数据
3. 队列中数据的路由策略，由mq管理者来配置，跟应用程序无关，解耦。

同步转异步

空间换时间。jdk 里有一个 future 模式。

数据切片

Redis/es/fastdfs，将数据按片切分：

1. 切成6个片，每个片存储总量1/6数据
2. 则两个库每个库分担三个片
3. 若三个库，则每个库只需要承担两个片
4. 路由管理，只记录数据与片柱的关系

此模式实现集群的动态扩容，数据的路由（数据和柱的对应关系）保持不变。扩容时柱的数量不变，容量变大。